ktekeli/audio-steganography-algorithmsBiblioteca de Octave/MATLAB de algoritmos de esteganografía de audio y marca de agua, que incluye codificación LSB, ocultación por eco, espectro ensanchado y codificación de fase con ejemplos de inserción/extracción.
Una biblioteca integral de código abierto de algoritmos de esteganografía de audio y marca de agua escritos en OCTAVE/Matlab.
La esteganografía de audio es probablemente una de las áreas más desafiantes. Por ello, es difícil encontrar fuentes relacionadas para los investigadores. El objetivo principal de este proyecto era proporcionar algoritmos básicos de esteganografía de audio para todos.
Nuestro alcance futuro es publicar una biblioteca modular que contenga métodos existentes, ataques de procesamiento de señales y métricas de comparación. Planeamos añadir documentación detallada y desmitificada para cada método, incluyendo los fundamentos matemáticos.
El repositorio se actualizará con el tiempo, así que por favor mantente en contacto.
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Todos los algoritmos fueron construidos como funciones para que puedan ser llamados desde fuera. Los parámetros se explican brevemente en la descripción de cada función.
Se añadieron scripts de ejemplo "data_embedding.m" y "data_extracting.m" en cada método para una prueba rápida.
Varios codificadores y decodificadores existentes se han combinado en "audioload.m" y "audiosave.m" para simplificar las conversiones de tipo (es decir, WAV, FLAC, MP3, AAC y OGG).
Se ha implementado un generador de señal mezcladora "mixer.m" para suavizar las discontinuidades entre segmentos adyacentes (es decir, para los métodos de Ocultación por Eco y Espectro Ensanchado).
La información crítica, como la longitud del mensaje, el tamaño de trama, etc., puede incrustarse dentro de los datos para esteganografía ciega. Véase Codificación LSB para un ejemplo.
Los datos ocultos pueden cifrarse para mejorar la seguridad. Véase Codificación LSB para un ejemplo básico de cifrado usando XOR.
Si encuentras útil este repositorio, por favor dale una estrella y haz un fork para apoyarnos. Si deseas formar parte de este proyecto, envía un pull request para contribuir. Estaremos encantados de discutir e intercambiar ideas de vanguardia relacionadas con la esteganografía de audio.
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Licencia MIT (2016-2017)
